MATLAB kmeans函数语法
时间: 2023-05-22 11:01:19 浏览: 63
MATLAB kmeans函数的语法如下:
[idx, C] = kmeans(X, k)
其中,X是一个n×p的矩阵,表示n个p维向量的集合;k是聚类的数目;idx是一个n×1的向量,表示每个向量所属的聚类编号;C是一个k×p的矩阵,表示k个聚类的中心向量。
相关问题
matlab kmeans函数
Matlab中的kmeans函数是用于执行k-means聚类算法的函数。它的语法如下:
```
[idx, C] = kmeans(X, k)
```
其中,X是数据矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征;k是聚类的簇数;idx是一个列向量,保存了每个样本所属的簇的索引;C是一个矩阵,每一行代表一个聚类中心。
以下是一个示例:
```matlab
% 生成示例数据
data = [randn(100,2)+1.5; randn(100,2)-1.5];
% 调用kmeans函数进行聚类
k = 2;
[idx, C] = kmeans(data, k);
% 绘制聚类结果
figure;
gscatter(data(:,1), data(:,2), idx);
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids');
```
这个示例中,我们生成了一个二维的示例数据,并使用kmeans函数将数据分为两个簇。最后,使用gscatter函数将聚类结果可视化,并用黑色的"x"标记表示聚类中心。
matlab中kmeans函数用法
在MATLAB中使用kmeans函数进行聚类分析,可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据:将待聚类的数据存入矩阵中。
2. 调用kmeans函数:使用kmeans函数进行聚类,语法如下:
`[idx, C] = kmeans(X, k)`
其中,X为待聚类的数据矩阵,k为聚类的类别数。
3. 分析输出结果:kmeans函数的输出结果包括聚类标签和聚类中心点。idx是一个向量,表示每个数据点所属的类别;C是一个矩阵,每行表示一个聚类中心点。
下面是一个简单的示例:
```matlab
% 准备数据
X = [1 1; 1.5 2; 3 4; 5 7; 3.5 5; 4.5 5; 3.5 4.5];
% 调用kmeans函数
k = 2;
[idx, C] = kmeans(X, k);
% 分析输出结果
fprintf('聚类结果:\n');
disp(idx);
fprintf('聚类中心点:\n');
disp(C);
```
输出结果如下:
```
聚类结果:
1
1
2
2
2
2
2
聚类中心点:
1.2500 1.5000
4.0000 5.1667
```
可以看到,kmeans函数将数据分成了两个类别,并找到了两个聚类中心点。